DETECCIÓN DE ÁREAS FORESTALES AFECTADAS POR EL ATAQUE DE INSECTOS EMPLEANDO TELEDETECCIÓN Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA. APLICACIÓN A LAS MASAS DE EUCALIPTO AFECTADAS POR GONIPTERUS SCUTELLATUS EN GALICIA
Bibliographic record
Abstract
En el pasado los inventarios de danos forestales se realizaban principalmente segun metodos de muestreo de campo tradicional. Esto empezo a cambiar a finales de los anos 80, cuando numerosos autores empezaron a emplear tecnicas de teledeteccion para estimar la extension y la intensidad de los danos en las masas forestales debidos a plagas. Desde entonces estas tecnicas se han desarrollado ampliamente, principalmente en Europa Central y en Canada y Estados Unidos. En este estudio se han revisado y comparado las metodologias existentes, y se ha propuesto una para las masas de eucalipto afectadas por Gonipterus scutellatus en Galicia. Esta metodologia contempla la elaboracion de un sistema de informacion geografica con todos los datos necesarios para realizar la clasificacion de estas zonas de forma optima (correcciones topograficas, atmosfericas, ortofotografias, datos de inventario terrestre�) asi como de las variables de interes para la gestion de estas zonas arboladas, relacionadas con el mayor o menor grado de incidencia de la plaga. Las tecnicas de teledeteccion empleadas se basan en clasificadores orientados a objetos, que permiten considerar variables no solo espectrales, sino texturas, formas, vecindad...
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".